Số điện thoại: 024 6683 9670
Đăng ký
Đăng nhập
![[Vietnamese]](/html/style/images/lang-vie.jpg){kind=small}
![[English]](/html/style/images/lang-eng.jpg){kind=small}
Tiến sĩ Anne Carpenter đứng đầu Imaging Platform tại Broad Institute thuộc Đại học Harvard và Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) - một nhóm các nhà sinh học và các nhà khoa học máy tính phát triển các phương pháp và phần mềm phân tích hình ảnh, khai thác dữ liệu có sẵn một cách tự do cho công chúng thông qua dự án CellProfiler nguồn mở.
Tiến sĩ Arvind Rao là một trợ lý giáo sư tại Khoa Tin sinh học và Sinh học tính toán tại Trung tâm Ung thư MD Anderson thuộc Đại học Texas kể từ năm 2011.
Hỏi: Những thay đổi nào quý vị nhìn thấy ở các công cụ phân tích hình ảnh trong những năm gần đây?
Carpenter: Kính hiển vi phổ biến trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau và bao gồm nhiều loại được sử dụng rộng rãi trong các phòng thử nghiệm qua nhiều thập kỷ. Hai mươi năm trước, khi tôi còn là sinh viên, các hình ảnh kính hiển vi đã được sử dụng một cách rất chất lượng. Bạn sẽ chọn một hình ảnh đại diện duy nhất từ các thí nghiệm để đưa vào tài liệu của mình. Trong thập kỷ qua, ngày càng phổ biến để định lượng các hình ảnh từ kính hiển vi, đặc biệt là khi xuất dữ liệu. Phần mềm phân tích hình ảnh cũng đã phát triển trong khoảng thời gian này nên nó dễ dàng sử dụng đối với bất kỳ nhà sinh vật học nào, không hề có vấn đề gì đối với chuyên môn tính toán của họ để định lượng các dạng khác nhau của hình ảnh.
Hỏi: Những thay đổi nào mà quý vị mong đợi nhìn thấy trong thời gian tới?
Carpenter: Quy mô của các thí nghiệm đã tăng và sẽ tiếp tục tăng. Mặc dù các thử nghiệm kính hiển vi trước đây được thực hiện trên một miếng kính nhưng bây giờ chúng thường được thực hiện trên khay đa ống (multiwell plates) để kiểm tra tái tạo nhiều lần, thời điểm và nhiễu loạn. Với một số lượng lớn các thí nghiệm được thực hiện, phần mềm phân tích hình ảnh có thể giúp tiết kiệm thời gian quan sát những hình ảnh, nó cũng tạo nên độ chính xác cao và khách quan hơn để phân tích các dữ liệu.
Một thay đổi khác là với các công cụ phần mềm ngày càng dễ sử dụng, một nhà sinh vật học có thể thử và bắt đầu phân tích hình ảnh của riêng mình. Riêng kính hiển vi, người ta có thể nói các phần mềm đang hoạt động tốt trong việc xác định các tế bào. Ngoài ra còn có diễn đàn trực tuyến Q&A và các danh sách e-mail cho các gói phần mềm khác nhau, nơi mà bạn có thể nhận được lời khuyên từ mọi người. Bạn không nhất thiết cần phải làm việc với một chuyên gia trừ khi đó là một vấn đề đặc biệt khó khăn.
Hỏi: Quý vị có nghĩ rằng các công cụ phần mềm bây giờ đã trở nên dễ dàng, đủ để được sử dụng bởi các nhà sinh vật học không được đào tạo nhiều về tính toán?
Rao: Tôi nghĩ rằng các công cụ phần mềm này rất thân thiện với người sử dụng. Nỗ lực để làm cho phần mềm dễ sử dụng, các nhà cung cấp hiện nay đã bắt đầu cung cấp các tùy chọn mặc định mà có thể hoặc không thể áp dụng cho việc cài đặt dữ liệu. Cũng không cung cấp thông tin rõ ràng cho mọi người biết cách thay đổi các thiết lập để áp dụng cho dữ liệu của bạn. Vì vậy, người ta thường sử dụng những công cụ này, đặc biệt là các thuật toán mà không nhất thiết phải phù hợp để giải quyết các câu hỏi sinh học của họ. Nó có thể sẽ khiến một thí nghiệm thực sự tốt thành xấu hoặc khiến cho một kết quả không quan trọng trông rất giả tạo. Vì vậy, sau đó bạn sẽ hoặc là quá thất vọng hoặc quá lạc quan với kết quả thu được. Với các công cụ dễ sử dụng, bạn phải cân bằng đúng và nó không hề dễ để làm. Do đó, sự hợp tác là rất quan trọng. Cần phải có một quan hệ đối tác rõ ràng và mạnh mẽ giữa các chuyên viên kỹ thuật phân tích dữ liệu và các nhà sinh vật học hay nhà lâm sàng.
Hỏi: Tại sao lại có nhu cầu để phát triển và sử dụng phần mềm nguồn mở?
Carpenter: Khi tôi làm nghiên cứu sau tiến sĩ, tôi đã tìm kiếm xung quanh một nguồn mở hoặc phần mềm thương mại có thể giúp tôi đếm nhân ruồi giấm (Drosophila) với một phương pháp thông lượng cao. Không phần mềm hiện có nào hoạt động, do đó tôi đã bắt đầu đọc các sách tính toán có thuật toán tốt hơn cho những nhà sinh vật học. Tôi tự học lập trình máy tính và hợp tác với một sinh viên đại học tại MIT để khởi động các dự án CellProfiler. Mục tiêu của chúng tôi là để đưa ra những thuật toán tiên tiến có sẵn cho cộng đồng khoa học máy tính và khiến cho các nhà sinh vật học sử dụng chúng. Xu hướng mà chúng tôi đang nhìn thấy trên tất cả các phần mềm nguồn mở hiện nay là trở nên mạnh hơn và dễ dàng hơn để sử dụng.
Hỏi: Quý vị có thấy bất kỳ khoảng cách hoặc khu vực hiển nhiên nào cần cải thiện không?
Carpenter: Chắc chắn có một vài lĩnh vực vẫn đang là thách thức ngay cả đối với các chuyên gia trong cộng đồng phân tích hình ảnh. Chúng bao gồm một số loại ảnh trường sáng (bright field images) rất khó để định lượng. Một số loại tế bào như tế bào thần kinh đặc biệt khó để làm việc cùng. Các mẫu mô có thể khó để xử lý và làm việc với các sinh vật như cá ngựa vằn và chuột. Làm việc với cùng sự nuôi cấy có thể là thách thức với hai mặt sau: về mặt thử nghiệm, khó để tìm thấy những điều kiện thích hợp mà cả hai loại tế bào phát triển tốt cùng nhau. Về mặt tính toán, điều đó cũng có thể là một thách thức bởi vì hầu hết các thuật toán phần mềm được thiết kế để xác định một loại hình cụ thể của tế bào và không thực sự tốt trong việc xác định các hỗn hợp của các tế bào khác nhau. Vì vậy, chúng tôi quyết định sử dụng một phương pháp tiếp cận máy học được lập trình để nhận ra các loại tế bào khác nhau. Trong một thí nghiệm về tế bào gan người và các nguyên bào sợi, chúng tôi đã sử dụng CellProfiler Analyst để lập trình máy tính cho việc giúp nhận ra hai loại tế bào.
Chúng tôi thường phát triển các thuật toán xử lý hình ảnh riêng cho một dự án yêu cầu chúng. Chúng tôi cũng sục tìm các tài liệu khoa học máy tính về các thuật toán có thể hữu ích cho các lĩnh vực nhất định. Thường thì các nhà khoa học tính toán xuất bản tác phẩm cho thấy sự hữu ích của một thuật toán nhất định trong một miền sinh học đặc biệt nhưng họ không sản xuất phần mềm mà một nhà sinh vật học có thể thực sự sử dụng. Một trong những mục tiêu của chúng tôi với dự án CellProfiler là làm cho các thuật toán này hữu ích cho các nhà sinh vật học. Giao diện của người sử dụng nên có ý nghĩa với các nhà sinh vật học. Do đó, chúng tôi không ngừng cải tiến phần mềm dựa trên những phản hồi nhận được.
Hỏi: Lĩnh vực nào quý vị nghĩ rằng cần phải được cải tiến?
Rao: Các biến thể sinh học dựa trên loại tế bào và hình thái học được gây ra bởi các điều kiện thí nghiệm. Tương tự như vậy, về mặt kỹ thuật, biến đổi xuất phát từ việc sử dụng các loại khác nhau của các công cụ, chẳng hạn như kính hiển vi. Một mẫu tương tự có thể trông khác nhau dưới những kính hiển vi khác nhau. Một số kính hiển vi xảy ra với các chương trình được thiết lập trước. Vì vậy, bạn cần phải chuẩn hóa dữ liệu cho các yếu tố khác nhau như tỷ số tín hiệu trên nhiễu (signal-to-noise ratio) hoặc cài đặt bộ lọc nếu không bạn có thể sẽ thu được những kết quả sai lệch. Bình thường hóa giữa các điều kiện nhuộm màu trên dữ liệu và bộ tiền xử lý thích hợp là một yếu tố quan trọng. Đây là tất cả các lĩnh vực cần phải được xem xét kỹ lưỡng hơn.
Hỏi: Quý vị thấy những thay đổi lớn nhất xảy ra ở đâu trong các công cụ phân tích hình ảnh?
Rao: Theo ý kiến của tôi, lĩnh vực phân tích hình ảnh 3D được thiết lập để bùng nổ. Kính hiển vi siêu phân giải đã cho chúng ta thấy những điều mà chúng ta không thể đánh giá đúng trong quá khứ. Việc có thể khai thác những hình ảnh 3D thu được từ những thiết bị tinh vi như vậy mang lại rất nhiều thông tin. Những thông tin mà bạn có thể khai thác từ những hình ảnh trên cơ sở đơn bào là rất lớn. Giải nén dữ liệu và sử dụng các phương pháp thống kê để xác định số lượng không đồng nhất của các tế bào này sẽ thay đổi cách chúng ta nhìn vào dữ liệu này. Có thể hình dung dữ liệu đa thông số này tương quan với các điều kiện sinh học và tích hợp nó với tất cả các thông tin kiểu hình được tạo ra từ một tế bào đơn là một bước tiến lớn trong vài năm tới.
Hỏi: Quý vị có lời khuyên nào cho các nhà quản lý phòng thử nghiệm không?
Carpenter: Tôi sẽ hỏi mọi người có nhiệt tình và đi sâu vào học hỏi những điều mới không? Công cụ phân tích hình ảnh rất dễ sử dụng và nó là một thiết bị hữu ích để trả lời tất cả các loại câu hỏi sinh học. Một lưu ý thận trọng hơn, với các thí nghiệm hiển vi như một thí nghiệm phân tử hoặc sinh hóa, bạn nên giữ mọi điều kiện không thay đổi, nhất quán và chặt chẽ các mẫu nếu bạn muốn so sánh các kết quả định lượng từ những hình ảnh khác nhau.
Hỏi: Quý vị có lời khuyên nào cho các nhà quản lý phòng thử nghiệm đánh giá và đầu tư vào các công cụ phần mềm mới không?
Rao: Lời khuyên của tôi là nên chú trọng đánh giá các công cụ phần mềm với các thí nghiệm sinh học bạn đang có. Trong hầu hết các trường hợp, nhà cung cấp thường cho bạn một thử nghiệm miễn phí cho ít nhất một tháng. Vì vậy, bạn nên quan sát cách các thuật toán khác nhau thực hiện khi phân tích dữ liệu của bạn. Đầu tiên và trước hết, bạn cần có một đội ngũ kỹ thuật tốt để đánh giá thực trạng của tất cả những công cụ này. Mỗi phòng thử nghiệm nên có một số bộ dữ liệu tiêu chuẩn vàng để đánh giá các tùy chọn phần mềm khác nhau trước khi họ chọn những công cụ thích hợp. Ý kiến cá nhân của tôi là gắn bó với các công cụ nguồn mở. Mặt khác, phần mềm thương mại thường được xác nhận tốt hơn so với các công cụ nguồn mở.
Theo www.labmanager.com
Tin bài khác
![[VIDEO] Hội thảo “Chất lượng nước – Những kỹ thuật mới nhất trong đảm bảo và kiểm soát chất lượng”](/resize/363/thu-vien-anh/hoi-thao-chat-luong-nuoc-vinalab-jaima-2024-12x363x4.jpg)
